Arm에서 새로운 모바일 프로세서 아키텍처를 발표했다.
Arm은 27일(현지시간) 차세대 모바일 프로세서를 위한 Cortex-A77 CPU와 Mali-G77 GPU, 그리고 업계 최고 수준의
효율성을 제공하는 기계학습(ML) 프로세서를 공개했다.
이번에 발표된 3가지 솔루션은 Arm이 5G, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI) 및 자율주행의 융합 뿐만 아니라 2020년형 프리미엄
스마트폰에서 ML 연상 처리와 더욱 몰입감 있는 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 애플리케이션, 이동 중에 HD 게임을 즐길 수 있도록
해준다.
Arm은 앞서 공개한 Arm ML 프로세서와 오픈소스 Arm NN 소프트웨어 프레임워크를 포함하는 이기종 ML 컴퓨팅 플랫폼
'프로젝트 트릴리움(Project Trillium)'에 대해 현재 2억 5천만 개 이상의 안드로이드 장치에서 출하되고 있다고 밝혔다.
또한 지난 해 프로젝트 트릴리움을 발표한 이래 에너지 효율성을 최대 5TOPs/W로 향상시키고, 메모리 압축 기술을 최대 3배 개선했으며,
차세대 8코어 확장으로 32 TOP/s까지 성능을 끌어올렸다고 언급했다.
2세대 7nm 공정 및 마이크로아키텍처 개선한 Cortex-A77
3세대 DynamicIQ 빅(Big) 코어에 해당하는 Arm Cortex-A77 CPU는 이전 세대 Cortex-A76 디자인 템플릿에
기반한 두 번째 고성능, 고효율 CPU 제품군으로 차세대 스마트폰, 노트북, 그리고 기타 모바일 장치를 염두에 두고 설계된 Cortex-A77은
최대 성능을 제공하는 동시에 스마트폰 소비 전력에 맞춰 제작되었다.
Cortex-A77은 2세대 7nm 설계 및 프론트-엔드부터 코어를 거쳐 백-엔드에 이르기까지 전체 디자인에서 마이크로아키텍처 업그레이드를
통해 광범위한 워크로드에서 성능 및 효율성이 향상됐다.
이전 세대 대비 20% 이상의 정수 연산 및 35% 이상의 실수 연산 성능 향상, 그리고 15% 이상의 메모리 대역폭 향상을
비롯한 다양한 성능 향상을 보여준다. 이는 지속적인 작업 부하에서 일정한 성능을 발휘할 수 있는 동급 최고의 전력 및 효율성을 제공한다는
의미다.
Armv8.2 아키텍처, AArch32 및 AArch64 지원, 64KB L1 I/O 캐시, 256KB 및 512KB 개별 L2 캐시,
그리고 최대 4MB 공유 L3 캐시를 포함해 여러가지 주요 기능을 포함하고 있다. big.LITTLE 프로세서를 구성할 때는 저전력
Cortex-A55 CPU와 조합할 수 있다.
Cortex-A77의 높은 성능은 Arm의 프로젝트 트릴리움(Project Trillium) 플랫폼을 통해 DynamicIQ 기술이 ML
성능을 가속화하면서 엣지 디바이스에서 보안 ML을 위한 장치의 컴퓨팅 성능을 향상시킨다.
향상된 성능에도 불구하고 Cortex-A76의 핵심 기능인 긴 배터리 수명 및 Always On, Always Connected 같은
다양한 이동성을 계속 지원한다. 올해부터 5G 출시, 증강현실(AR) 및 다양한 첨단 기계학습(ML) 활용 사례의 성장과 같은 기기의 사용자
경험을 근본적으로 향상시킬 수 있는 새로운 기회를 활용할 준비가 되어 있다.
새로운 Valhall 아키텍처 도입하는 Mali-G77 GPU
Arm Mali-G77 GPU는 그 동안 사용했던 Bifrost 아키텍처를 떠나 새로운 Valhall 아키텍처를 통해 이전
세대(Mali-G76) 대비 최대 40% 향상된 성능을 제공한다.
소비자가 고성능 모바일 게임, 증강현실(AR) 및 복잡한 기계학습(ML) 작업 부하와 같은 모바일 장치로 이동 중에도 더 많은 일을 하고
있기 때문에 배터리 수명에 영향을 미치지 않으면서 이러한 컴퓨팅 집약적인 작업을 관리할 수 있는 고성능 및 효율적인 모바일 장치가 필요하다.
첫 번째 Valhall GPU 아키텍처는 성능 밀도 30% 향상, 에너지 효율 30% 향상, ML 성능 60% 향상으로 모바일 게임에서
하이엔드 그래픽으로 더욱 오래 사용할 수 있게 해준다. 또한 텍스트 예측부터 얼굴인식 잠금해제에 이르기까지 다양한 ML 작업을 보다 빠르게
처리할 수 있다.
쉐이더 코어 효율을 높이기 위해 이전 세대 Mlai-G76의 경우 8-wide warps 및 코어당 24 FMA Lanes으로 구성되어
있었던 것과 비교해 Mali-G77은 16-wide warps 및 실행 엔진당 16 FMA로 구성된 2개의 클러스터(32 lanes)으로
Mali-G76 대비 33% 개선된 성능 밀도를 제공한다.
또한 Mali-G77에는 사이클당 4개의 텍셀을 처리할 수 있는 쿼드 텍스처 매퍼(quad texture mapper)가 들어가
Mali-G76 대비 2배, Mali-G72 대비 4배 큰 처리량으로 텍스처 처리량이 많은 게임에서 큰 성능 향상을 가져온다.
새로운 16-wide 실행 엔진 및 쿼드 텍스처 매퍼와 일치하도록 성능 및도 및 에너지 효율성에 초점을 맞춘 LSC 및 속성 파이프의
재설계가 포함된 최적화가 이뤄졌다.
Arm은 디자인의 모든 영역에 영향을 미치는 에너지 효율 개선에 중점을 두어 불과 2년 전에 나온 Bifrost 아키텍처 기반
Mali-G72와 동일한 작업을 50%의 소비 전력으로 수행할 수 있으며, Valhall 아키텍처와 Mali-G77은 모든 작업 부하에서 에너지
효율을 높여주므로 광범위한 콘텐츠에서 에너지 효율성이 1.3배 향상되어 프리미엄 제품의 배터리 수명을 연장시킨다고 설명했다.
Bifrost 아키텍처는 현재 나오고 있는 콘텐츠에 여전히 적합하지만 앞으로 계속 진화하는 복잡한 콘텐츠에는 새로운 접근 방식이 필요하다.
Valhall 아키텍처에서는 동적 명령어 스케줄이 하드웨어에서 처리되어 성능이 향상된다. 그 밖에 Arm 프레임 압축 버퍼(AFBC) 1.3을
통한 새로운 기능들도 제공된다.
이미지 및 내용 출처: Arm
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